Un amigo mío dirige los contenidos de una empresa mediana de SaaS. El año pasado, su equipo estaba formado por ocho personas. Redactores, editores, un especialista en localización, alguien que se encargaba de la base de conocimientos. Un buen equipo, una producción sólida. Entonces el director general asistió a una conferencia, volvió entusiasmado con la IA y en tres meses el equipo se había reducido a tres. ¿El razonamiento? "Con las herramientas de IA, tres personas pueden producir lo que antes producían ocho".
Y técnicamente, es cierto. Las tres personas restantes están produciendo aproximadamente el mismo volumen. Entradas de blog, documentos de ayuda, actualizaciones de productos, comunicaciones internas. Las cifras se ven bien en un cuadro de mandos.
Pero mi amiga no ha dormido bien en meses. Está alternando entre la redacción, la edición, la ingeniería de avisos, el control de calidad de los resultados de la IA, la gestión de las traducciones y todo el trabajo estratégico que solía compartirse entre todo el equipo. Sus dos colegas restantes están en el mismo barco. Uno de ellos ya está buscando otro trabajo.
La empresa se ha ahorrado cinco salarios. También está perdiendo poco a poco a las tres personas que realmente saben cómo funcionan las cosas.
Las matemáticas que parecen correctas pero no lo son
Este es el argumento que ha estado dando vueltas en las salas de juntas desde que ChatGPT se generalizó: una persona con IA puede hacer ahora el trabajo de diez. Y si es así, ¿por qué mantener a diez?
Es un argumento convincente. Sencillo. Limpio. Cabe en una diapositiva.
También es peligrosamente incompleto.
Sí, la IA puede comprimir tareas. Según el Índice de Tendencias Laborales 2024 de Microsoft, el 90% de los usuarios de IA en el trabajo afirman que las herramientas les ayudan a ahorrar tiempo. Los usuarios más intensivos de Microsoft Teams resumieron ocho horas de reuniones utilizando Copilot en un solo mes. Eso es una jornada laboral completa recuperada sólo con los resúmenes de reuniones. Y el 85% afirma que la IA les ayuda a centrarse en su trabajo más importante.
Son cifras reales. Los aumentos de productividad no son imaginarios.
Pero he aquí de lo que nunca hablan los partidarios de "despedir a nueve personas": la persona que se queda no sólo absorbe el rendimiento. Absorbe la carga cognitiva, el contexto, la toma de decisiones, la coordinación, la garantía de calidad y cada pizca de conocimiento institucional que salió por la puerta con esos nueve antiguos colegas.
La carga mental no es una hoja de cálculo
Existe un concepto en psicología llamado teoría de la carga cognitiva. Describe la cantidad total de esfuerzo mental que se utiliza en la memoria de trabajo en un momento dado. Y cada vez que pide a una persona que haga el trabajo mental que antes compartían cinco personas, no está ahorrando esfuerzo. Lo está concentrando.
Pienso mucho en esto cuando la gente me dice que la IA hace a los trabajadores "10 veces más productivos". ¿Productivos en qué? ¿Produciendo más palabras? ¿Enviar más billetes? ¿Generando más presentaciones de diapositivas? Claro. Pero la parte realmente difícil del trabajo del conocimiento nunca ha sido el producir. Es el pensar. Decidir qué producir. Comprender el contexto. Hacer juicios de valor. Saber cuándo algo está mal incluso cuando parece correcto en la superficie.
La IA no hace eso por usted. La IA le da un primer borrador, y ahora usted tiene que ser lo suficientemente inteligente como para evaluarlo, lo suficientemente experimentado como para detectar los errores sutiles y lo suficientemente presente como para darse cuenta de cuándo el resultado es ciertamente erróneo. (Si alguna vez ha visto a alguien enviar un documento interno generado por la IA sin leerlo, sabrá exactamente a qué me refiero).
El informe [Estado del lugar de trabajo en el mundo 2025] de Gallup (https://www.gallup.com/workplace/659279/global-engagement-falls-second-time-2009.aspx) reveló que el compromiso global de los empleados cayó hasta el 21% en 2024, frente al 23% del año anterior. Esa caída costó a la economía mundial unos 438.000 millones de dólares en pérdida de productividad. El compromiso de los directivos cayó aún más, del 30% al 27%. Las mujeres directivas experimentaron un descenso de siete puntos. Los directivos menores de 35 años cayeron cinco puntos.
Estas son las personas que se supone que deben liderar la adopción de la IA. Y se están quemando.
El argumento de la amplificación
Permítame ofrecerle una forma diferente de pensar sobre esto.
Si una persona con IA puede hacer el trabajo de diez, entonces diez personas con IA pueden hacer el trabajo de cien.
Léalo otra vez. Porque esta es la parte de la que casi nadie habla, y es la parte que debería quitar el sueño a todo director general. No porque dé miedo, sino porque es una enorme oportunidad que la mayoría de las empresas están desperdiciando.
Las empresas que despiden a la mitad de su plantilla porque "la IA puede con todo" no están siendo eficientes. Están siendo miopes. Están optimizando una cifra trimestral de plantilla mientras sus competidores descubren lo que ocurre cuando das herramientas potentes a un equipo completo de personas motivadas y con experiencia.
Vi cómo se desarrollaba esta situación en un evento de startups en Zúrich el mes pasado. Dos empresas en el mismo espacio. Aproximadamente del mismo tamaño, el mismo mercado. La empresa A había reducido su equipo de contenidos de doce a cuatro. La empresa B había mantenido a los doce y les había dado herramientas de IA además de formación. ¿Adivine cuál de las dos estaba produciendo contenidos multilingües en seis idiomas, realizando experimentos con nuevos formatos y enviando actualizaciones semanales de productos a su base de conocimientos? (No era la empresa A.)
Lo que ocurre realmente cuando se corta
Permítame repasar lo que ocurre en la práctica cuando sustituye un equipo de diez personas por uno o dos supertrabajadores "mejorados por la IA".
La primera semana sienta muy bien. Las personas restantes están llenas de energía. Tienen nuevas herramientas. Están produciendo mucho. La dirección está encantada. Las cifras del cuadro de mando parecen increíbles en relación con los efectivos.
El segundo mes, aparecen las grietas. La única persona responsable de la documentación descubre que el contenido generado por IA necesita una revisión seria. No una edición ligera. Una revisión profunda. Porque la IA no conoce los matices de su producto, el contexto de sus clientes ni las tres cosas que cambió la semana pasada y que invalidan la mitad de lo escrito. Sólo el trabajo de revisión se come el tiempo que se "ahorró" generando contenidos más rápidamente.
Cuarto mes, surgen las lagunas de conocimiento institucional. ¿Recuerda a esas ocho personas que despidió? No se limitaban a escribir contenidos. Tenían relaciones con los jefes de producto. Conocían los puntos de dolor de los clientes gracias a años de patrones de tickets de soporte. Sabían qué temas de la documentación generaban más preguntas. Ese conocimiento ha desaparecido. La IA, desde luego, no lo tiene.
Al sexto mes, usted está contratando a contratistas. Porque las personas que quedan están abrumadas, la calidad ha bajado y alguien por fin se ha dado cuenta de que la base de conocimientos no se ha actualizado correctamente en semanas. Pero los contratistas tampoco tienen contexto, así que usted está pagando más por hora por peores resultados.
No me lo estoy inventando. He visto cómo se repetía este patrón en tres empresas diferentes sólo en el último año.
Los datos dicen que conserve a su gente (y fórmela)
El Informe sobre el futuro del empleo 2025 del Foro Económico Mundial preguntó a más de 1.000 empresarios de todo el mundo sobre sus planes de personal. Las cifras cuentan una historia interesante. Sí, el 40% de los empleadores tiene previsto reducir personal cuando la IA automatice tareas. Pero el 85% planea mejorar las cualificaciones de su plantilla actual. Y el 70% espera contratar a personas con nuevas habilidades, no a menos gente.
El informe prevé un crecimiento neto del empleo de 78 millones para 2030. Eso después de contabilizar los 92 millones de puestos desplazados. El mundo no se está moviendo hacia menos trabajadores. Se está moviendo hacia trabajadores con habilidades diferentes.
Y aquí está el dato que debería hacer reflexionar a todos los directores generales de "vamos a recortar plantilla": El 64% de los empresarios identificaron el apoyo a la salud y el bienestar de los empleados como una estrategia clave para la disponibilidad de talento. No "reducir costes". No "automatizarlo todo". Apoyar el bienestar. Porque las empresas que queman a su gente no consiguen contratar después a los buenos.
Mientras tanto, un estudio de BCG y Harvard Business School descubrió que cuando los equipos utilizaban la IA para tareas creativas, alrededor del 90% mejoraba su rendimiento, y la calidad de la producción aumentaba un 40% por encima de los grupos de control. Pero el estudio también descubrió algo que debería incomodar a todo líder: la diversidad de ideas entre los grupos asistidos por IA descendió un 41%.
Piense en lo que eso significa. Usted despide a siete personas de su equipo de diez. Los tres que quedan utilizan la IA para producir el mismo volumen. Pero la gama de ideas, perspectivas y enfoques se reduce casi a la mitad. Su producción parece productiva, pero poco a poco se vuelve homogénea. Y nadie se da cuenta hasta que un competidor lanza algo genuinamente creativo y usted no puede entender por qué su equipo no está haciendo lo mismo.
La carga mental que nadie presupuesta
La encuesta de Microsoft reveló que el 68% de la gente tiene dificultades con el ritmo y el volumen de trabajo, y el 46% se siente quemado. Y este era el estado de las cosas antes de que usted les dijera que ahora están haciendo los trabajos de sus tres antiguos compañeros de equipo.
He aquí algo que no aparece en los cuadros de mando de productividad: el coste cognitivo de ser la última línea de defensa. Cuando usted es la única persona que revisa los resultados de la IA, no puede tener un día libre. Cuando es el único propietario de la base de conocimientos, todas las preguntas de soporte aterrizan en su mesa. Cuando no hay nadie a quien rebotar ideas porque el equipo fue "bien dimensionado", cada decisión es sólo suya.
He estado construyendo Rasepi en parte porque he visto este problema de cerca. Cuando los equipos de documentación se reducen, los conocimientos no se reducen con ellos. La cantidad de contenido que debe existir, mantenerse actualizado y ser preciso en todos los idiomas no disminuye sólo porque haya menos personas manteniéndolo. En todo caso, crece (por cierto, este es exactamente el problema que estamos construyendo en Rasepi para resolver, con características como las fechas de caducidad forzadas y las traducciones a nivel de bloque que hacen que los equipos más pequeños sean realmente más eficaces en lugar de estar más abrumados).
Pero ni siquiera las mejores herramientas arreglan una decisión de personal fundamentalmente rota. No se puede automatizar la necesidad del juicio humano, el contexto y la atención. Sólo puede hacer que esos humanos sean más eficaces.
Lo que hacen realmente las empresas inteligentes
Lo más impresionante de los datos de Microsoft es el aspecto de los "usuarios avanzados de IA". Se trata de personas que utilizan la IA varias veces al día y ahorran más de 30 minutos. Tienen un 68% más de probabilidades de experimentar con distintas formas de utilizar la IA. No se limitan a generar más rendimiento. Rediseñan cómo se realiza el trabajo.
Y aquí está el truco: existen dentro de las organizaciones que invierten en ellos. Los usuarios avanzados de IA tienen un 61% más de probabilidades de que su director general les hable de la importancia de la IA en el trabajo. Tienen un 53% más de probabilidades de recibir ánimos de la dirección para replantearse toda su función. Reciben formación a medida, no sólo un acceso a ChatGPT.
En otras palabras, los trabajadores más productivos en IA no son supervivientes solitarios de un despido. Son miembros de equipos apoyados y en los que se ha invertido.
Permítanme contrastar esto con lo que veo en las empresas que tomaron la ruta de "recortar plantilla". Los empleados que quedan no son usuarios avanzados. Son generalistas abrumados que intentan desesperadamente que las cosas sigan funcionando. No tienen tiempo para experimentar con la IA porque están demasiado ocupados utilizándola para sobrevivir. No se replantean la función porque la función son... ellos solos, haciéndolo todo.
El problema del conocimiento que nadie menciona
Hay una cosa más. Y no oigo a nadie hablar de ello, lo que es extraño porque debería ser obvio.
Cuando se despide a trabajadores experimentados del conocimiento, el conocimiento se va con ellos. No se queda en el edificio. No está en la wiki. No está en la IA. Está en las cabezas de las personas que construyeron los procesos, comprendieron los casos límite y sabían qué clientes se preocupaban por qué detalles.
¿Sabe lo que ocurre cuando se tienen grandes herramientas de IA y ningún conocimiento institucional? Obtienes información bellamente formateada, entregada con confianza y completamente errónea. A escala.
El mes pasado hablé con una jefa de documentación de una empresa de tecnología financiera (no quiso ser nombrada, lo cual le dice algo). Después de que su equipo se redujera de seis a dos, empezaron a depender en gran medida de la IA para mantener sus documentos para desarrolladores. En cuatro meses, notaron un repunte en las solicitudes de asistencia. Los documentos parecían estar bien. Estaban bien escritos, actualizados en apariencia. Pero contenían errores sutiles que sólo alguien con un profundo conocimiento del producto habría detectado. Una descripción de los parámetros de la API que era técnicamente correcta pero prácticamente engañosa. Una guía de migración que omitía un paso que todo el mundo en el antiguo equipo conocía. Pequeñas cosas que la IA no puede saber porque la IA no asiste a sus standups, no lee sus hilos de Slack, no oye el frustrado "oh, ese documento está mal otra vez" del ingeniero de soporte en la máquina de café.
La verdadera cuestión
Así que esto es de lo que creo que debería tratarse realmente la conversación.
No: "¿Cuánta gente podemos recortar ahora que tenemos IA?"_.
Sino de: "¿Qué será posible cuando demos IA a todos los que ya tenemos?".
Su equipo de documentación de diez personas con herramientas de IA no se vuelve redundante. Se convierte en un equipo que puede mantener el contenido en doce idiomas en lugar de dos. Que puede mantener actualizados todos los contenidos con comprobaciones automáticas de frescura. Que puede experimentar con nuevos formatos, realizar pruebas A/B sobre el contenido de ayuda, crear guías interactivas y aún así tener tiempo para pensar estratégicamente sobre lo que los clientes realmente necesitan.
Su equipo de marketing de diez personas con IA no se convierte en cinco personas haciendo el mismo trabajo con más estrés. Se convierte en diez personas que pueden personalizar las campañas a una escala que antes era imposible, probar más variaciones creativas, responder más rápidamente a los cambios del mercado y seguir teniendo el ancho de banda cognitivo para aportar ideas realmente originales que la IA nunca habría generado.
Eso no es un coste. Es una inversión con un rendimiento que se compone.
En qué acaba esto
Las empresas que ganen los próximos cinco años no serán las que corten más cabezas. Serán las que hayan descubierto cómo hacer que sus equipos existentes sean realmente más capaces.
La cuestión no es si una persona puede hacer el trabajo de diez. La cuestión es qué ocurre cuando las diez pueden hacer el trabajo de cien.
Si usted es un líder que lee esto, le pido una cosa. Antes de aprobar esa próxima ronda de "reestructuración basada en la IA", hable con las personas que se quedaron después de la última. Pregúnteles cómo les va. Pregúnteles qué han dejado de hacer porque no hay tiempo. Pregúnteles qué se les está escapando.
Y luego imagine lo que podrían conseguir si, en lugar de llevar la carga ellos solos, contaran con un equipo completo y las mejores herramientas disponibles.
Eso no es una fantasía. Para las empresas dispuestas a invertir en su gente en lugar de sustituirla, eso son los próximos doce meses.